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龙图腾网获悉山东豪迈数控机床有限公司申请的专利数控机床主轴夹屑异常检测方法、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121104750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511668111.4，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权数控机床主轴夹屑异常检测方法、设备及介质是由王国栋;邵静轩;汪光祖;李冬冬;任秀君;韩雅萍;王雯设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本数控机床主轴夹屑异常检测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了数控机床主轴夹屑异常检测方法、设备及介质，涉及数控机床检测领域，方法包括：采集机床主轴上的当前刀具对应的刀具参数以及当前的工况参数，采集当前刀具空转时对应的振动数据；通过预先训练得到的神经网络模型输出当前刀具对应的自适应阈值；对当前刀具进行夹屑异常检测；其中，训练阶段通过正常空转数据提取生成并存储对应的基准阈值；推理阶段通过刀具参数、工况参数，对基准阈值进行修正。解决了传统固定阈值方法中，难以适应刀具差异、工况变化的缺陷，针对当前具体条件动态调整报警线，降低了因正常背景振动变化引起的误报和漏报风险。

本发明授权数控机床主轴夹屑异常检测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种数控机床主轴夹屑异常检测方法，其特征在于，包括： 采集机床主轴上的当前刀具对应的刀具参数以及当前的工况参数，并基于数控机床上安装的振动传感器，采集所述当前刀具空转时对应的振动数据； 根据所述刀具参数、所述工况参数和所述振动数据作为输入，通过预先训练得到的神经网络模型输出所述当前刀具对应的自适应阈值； 通过所述振动数据与所述自适应阈值进行对比，对所述当前刀具进行夹屑异常检测； 其中，所述神经网络模型在训练阶段，通过正常空转数据提取生成并存储对应的基准阈值；在推理阶段通过当前刀具对应的所述刀具参数、所述工况参数，对所述基准阈值进行修正，生成当前刀具对应的自适应阈值，并通过所述自适应阈值对当前刀具的振动数据进行夹屑异常检测； 所述神经网络模型包括以下模块： 解耦模块，为训练阶段和推理阶段通用模块，通过所述机床主轴的主轴角度对采集的三维加速度进行坐标变换，并分离得到对夹屑敏感的径向加速度； 共振增强模块，为训练阶段专用模块，通过带通滤波提取所述径向加速度的基波能量，并确定谐波畸变指数； 特征分布建模模块，为训练阶段专用模块，基于正常空转数据和高斯混合模型进行参数拟合，得到所述基波能量和所述谐波畸变指数对应的联合概率分布模型，并得到对应的混合概率分布参数； 基准阈值生成模块，为训练阶段专用模块，根据所述混合概率分布参数生成所述刀具参数、所述工况参数中各数据类型对应的基准振动特征，并对所述基准振动特征融合得到基准阈值； 监控接口模块，为推理阶段专用模块，根据当前刀具对应的所述刀具参数、所述工况参数，对存储的所述基准阈值进行修正，生成当前刀具对应的自适应阈值，并通过所述自适应阈值，对当前刀具的振动数据对应的径向加速度进行夹屑异常检测； 所述基准阈值生成模块，针对输入的样本数据，确定所述样本数据包括所述混合概率分布参数、所述刀具参数、所述工况参数； 在所述刀具参数、所述工况参数选取对应的数据类型，并根据所述数据类型生成对应的工况标签，根据所述混合概率分布参数，提取各工况标签对应的径向振动特征； 针对每个数据类型中包括的工况标签，根据其中对应的各工况标签对应的径向振动特征，确定所述数据类型对应的基准振动特征； 根据各数据类型分别对应的基准振动特征，融合得到所有数据类型对应的基准阈值； 所述监控接口模块，存储所述基准阈值生成模块生成的基准阈值； 针对当前刀具对应的所述刀具参数、所述工况参数，与各自分别对应的预设常规阈值进行对比，得到对应的参数比例； 根据所述参数比例，对存储的所述基准阈值进行修正，生成当前刀具对应的自适应阈值；并通过所述解耦模块，生成当前刀具对应的振动数据的径向加速度； 通过将所述径向加速度与所述自适应阈值进行对比，进行夹屑异常检测。

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